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基于人体骨架的服装先验概率掩码图生成方法及相关装置
发布时间: 2025-11-03
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
新一代信息技术产业,人工智能
成果介绍
本申请提供了一种基于人体骨架的服装先验概率掩码图生成方法及相关装置，该方法包括：基于预设服装数据集获取不同类别服装关键点在人体骨架上的相对位置信息；参考相对位置信息，获取目标人体服装图像的服装关键点信息；根据各类别服装相应的所有服装关键点信息分别映射相应的关键点至空白掩码图，在空白掩码图上对关键点进行外部轮廓连线及内部填充处理，得到中间掩码图；基于各类别服装相应的所有中间掩码图，生成优化后的相应类别服装的先验概率掩码图。通过本申请方案的实施，针对每个类别的服装生成先验概率掩码图，可以为服装位置定位和语义信息解析提供额外的引导信息，为语义分割算法的分割结果准确性提供了有力支撑。
成果亮点
服装关键点概率建模突破
基于大规模服装数据集构建关键点相对位置概率分布模型，将服装关键点定位误差降低至5像素以内（较传统边界框方法提升60%精度），支持旗袍、西装等8类复杂服装的精准语义解析。
自适应轮廓生成算法
通过关键点拓扑连线与贝塞尔曲线拟合，生成符合人体工学的服装轮廓掩码，边缘贴合度达92%，克服了矩形掩码对不规则服装（如A字裙、燕尾服）的覆盖偏差问题。
语义分割性能显著提升
将先验概率掩码图作为引导信息注入U-Net++模型，在DeepFashion2数据集上达到89.7% mIoU，较无掩码引导基线提升7.2%，特别改善透明薄纱、层叠穿搭等困难样本的分割效果。
跨姿态强鲁棒性
通过骨架关键点变换实现掩码图动态适配，在极端姿态（瑜伽、舞蹈）测试集上保持85.3%分割精度，为虚拟试衣、动画制作提供通用技术底座。
团队介绍
武汉纺织大学 胡新荣; 余俊杰; 梁金星; 王帮超; 罗瑞奇; 李敏; 陈佳; 余锋; 彭涛
成果资料
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